[发明专利]一种融合KPCA和思维优化BP神经网络的用水总量预测方法在审
| 申请号： | 201910323911.0 | 申请日： | 2019-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN110047015A | 公开（公告）日： | 2019-07-23 |
| 发明（设计）人： | 赵和松;曾焱;成建国;张鹏程;梅林;华东;赵齐 | 申请（专利权）人： | 水利部信息中心;河海大学 |
| 主分类号： | G06Q50/06 | 分类号： | G06Q50/06;G06N3/04;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 孟红梅 |
| 地址： | 100053 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合KPCA和思维优化BP神经网络的用水总量预测方法，包括如下步骤：运用相关系数法确定预测因子；利用核主成分分析(KPCA)对预测因子进行降维处理，解决数据之间的非线性特征；利用BP神经网络建立用水总量预测模型；利用模型对用水总量进行预测。本发明前两个步骤是数据预处理，目的是提取用水数据中的有用信息，消除冗余信息对预测造成的干扰。第三个步骤将BP神经网络到用水总量预测中，同时采用思维进化学习算法优化BP神经网络的权值和阈值。最后一个步骤用于检验模型效果。本发明方法在国家统计局的年度开放统计用水数据中实验，结果表明，基于KPCA和思维优化BP神经网络的用水总量预测模型能很好的预测未来用水总量。 | ||
| 搜索关键词： | 用水总量 预测 用水数据 预测模型 预测因子 思维 优化 核主成分分析 消除冗余信息 非线性特征 数据预处理 降维处理 模型效果 学习算法 权值和 系数法 融合 进化 检验 统计 开放 | ||
【主权项】：
1.一种融合KPCA和思维优化BP神经网络的用水总量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)运用相关系数法从多个影响用水总量的候选数据因子中确定预测因子；(2)利用核主成分分析对所确定的预测因子进行降维处理；(3)利用BP神经网络建立用水总量预测模型，采用思维进化学习算法优化BP神经网络的权值和阈值；(4)利用训练好的预测模型对用水总量进行预测。
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